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Case study orienté impact: objectif métier clair, exécution maîtrisée, preuve ROI et plan de delivery traçable.
Impact principal
+185% leads qualifiés entrants
Valeur mesurable sur le flux critique
ROI business
€84K pipeline en 3 semaines
Référence client observée en production
Time-to-delivery
7 semaines
Cycle complet cadrage → go-live
Scope livré
6 livrables
Briques prêtes à exploiter par les équipes
Avant
5 outils déconnectés — 30% des leads perdus entre les étapes, attribution revenue impossible
Après
1 système unifié — pipeline scraping → email → Salesforce sans intervention manuelle
Aperçu produit
Leads générés
1 240
ce mois
Taux conversion
11.5 %
+3.2pt vs N-1
CA attribué
€ 84K
pipeline direct
Coût / lead
€ 0.90
−67% vs manuel
Funnel de conversion
Scraping multi-sources
Enrichissement IA
Scoring & filtrage
Séquence email
Réponse positive
Converti CRM
Séquence email IA
Intro personnalisée IA
71%Cas d'usage sectoriel
48%Démonstration résultats
34%Proposition finale
planifiéROI mesuré
3.2×
en 3 semaines
Attribution
€ 84 K
pipeline direct
Architecture système
Scraping auto
Multi-sources · 24/7
IA enrichissement
Persona · budget · signaux
Séquence email
GPT-4o · 4 touchpoints
Revenue tracking
Attribution multi-touch
ROI mesuré
3.2× en 3 semaines
Code — extrait anonymisé
1# Full pipeline — scraping → enrichment → scoring → email2async def run_pipeline(config: PipelineConfig) -> PipelineRun:3 run = PipelineRun.create(config)45 # Step 1 — Multi-source scraping (parallel)6 raw_leads = await asyncio.gather(7 scrape_linkedin(config.filters),8 scrape_pappers(config.filters),9 scrape_societe_com(config.filters),10 )11 run.update(stage="scraping", count=len(raw_leads))1213 # Step 2 — Deduplicate (fuzzy matching on company name)14 unique_leads = dedup_fuzzy(raw_leads, threshold=0.85)1516 # Step 3 — AI enrichment (batch to avoid rate limits)17 enriched = await enrich_batch(unique_leads, batch_size=20)1819 # Step 4 — Scoring against historical deals20 scored = score_leads(enriched, model=config.scoring_model)21 hot_leads = [l for l in scored if l.score >= config.threshold]2223 # Step 5 — Launch email sequence24 for lead in hot_leads:25 await email_sequencer.enqueue(lead, sequence=config.sequence)2627 run.finalize(output=hot_leads)28 return run
1# Multi-touch attribution — links revenue to pipeline touchpoints2from dataclasses import dataclass3from enum import Enum45class Model(Enum):6 LINEAR = "linear" # equal credit each touch7 TIME_DECAY = "time_decay" # more credit to recent touches8 FIRST_TOUCH = "first_touch"9 LAST_TOUCH = "last_touch"1011def attribute_revenue(deal: Deal, model: Model) -> list[Attribution]:12 touches = db.touchpoints.for_lead(deal.lead_id)13 revenue = deal.amount1415 if model == Model.LINEAR:16 weight = 1 / len(touches)17 return [Attribution(t, revenue * weight) for t in touches]1819 if model == Model.TIME_DECAY:20 # Half-life of 7 days — recent touches get more credit21 now = deal.closed_at22 decay = [0.5 ** ((now - t.created_at).days / 7) for t in touches]23 total = sum(decay)24 return [Attribution(t, revenue * d / total) for t, d in zip(touches, decay)]2526 # first / last touch27 idx = 0 if model == Model.FIRST_TOUCH else -128 return [Attribution(touches[idx], revenue)]
Delivery Roadmap
Discovery
Cadrage métier, collecte contraintes et architecture cible
Build
Implémentation coeur produit et intégrations prioritaires
Scale
Hardening: perf, fiabilité, monitoring et tests de charge
Launch
Go-live encadré, transfert, documentation et KPI de suivi
Phase 01 · Discovery
Phase 02 · Build
Phase 03 · Scale
Phase 04 · Launch
Le problème
L'équipe sales de 5 personnes jonglait entre 5 outils sans intégration native : Apollo.io pour le scraping, Clearbit pour l'enrichissement, un Google Sheet pour le scoring manuel, Lemlist pour les emails, et Salesforce comme CRM. Les données passaient d'un outil à l'autre par copier-coller ou import CSV. 30% des leads étaient perdus entre les étapes — soit oubliés dans Apollo, soit jamais importés dans Salesforce. Et personne ne pouvait répondre à la question : "quel canal génère vraiment du revenu ?"
La solution
Système RevOps bout-en-bout qui remplace les 5 outils : scraping multi-sources automatisé (LinkedIn + Apollo + annuaires sectoriels), enrichissement IA par batch (persona, budget estimé, signaux d'achat), scoring LightGBM, séquence email IA à 4 touchpoints (GPT-4o par secteur), push automatique dans Salesforce avec mapping des champs custom, et dashboard RevOps avec attribution multi-touch (modèles linéaire, time-decay, first/last touch). Un seul système, une seule source de vérité, aucun lead perdu.
Défis techniques
Attribution multi-touch sur 4 touchpoints : relier un deal Salesforce à la séquence d'emails exacte qui l'a généré. Solution : UTM persistants en cookie 30j + webhook Salesforce sur changement de stage pour déclencher le calcul d'attribution rétroactif
Séquençage email RGPD-compliant : gestion des opt-outs en temps réel (webhook Lemlist remplacé par table PostgreSQL) avec propagation immédiate sur tous les touchpoints restants de la séquence
Performance du dashboard sur 6 mois × 1 240 leads : requêtes SQL fenêtrées avec matérialized views actualisées toutes les heures + cache Redis 5 min sur les agrégations coûteuses — p99 < 200ms
Retour client
En 3 semaines on a mesuré 84K€ de pipeline directement attribué au système. Avant on ne savait même pas quel canal fonctionnait — on dépensait sur tout et on espérait. Maintenant on voit exactement d'où vient chaque opportunité et on peut arbitrer.
Nom modifié pour respecter le NDA du client.
Impact clé
Stack technique